論文の概要: Integrating Graph Theoretical Approaches in Cybersecurity Education CSCI-RTED

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17059v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 19:08:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.151726
• Title: Integrating Graph Theoretical Approaches in Cybersecurity Education CSCI-RTED
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティ教育CSCI-RTEDにおけるグラフ理論的アプローチの統合
• Authors: Goksel Kucukkaya, Murat Ozer, Kazim Ciris,
• Abstract要約: グラフ理論は、サイバーエコシステム内の関係をモデル化するための強力なフレームワークを提供する。 本稿では,グラフ理論の概念を取り入れたNSL-KDDデータセットの充実版を開発し,その実用的価値を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As cybersecurity threats continue to evolve, the need for advanced tools to analyze and understand complex cyber environments has become increasingly critical. Graph theory offers a powerful framework for modeling relationships within cyber ecosystems, making it highly applicable to cybersecurity. This paper focuses on the development of an enriched version of the widely recognized NSL-KDD dataset, incorporating graph-theoretical concepts to enhance its practical value. The enriched dataset provides a resource for students and professionals to engage in hands-on analysis, enabling them to explore graph-based methodologies for identifying network behavior and vulnerabilities. To validate the effectiveness of this dataset, we employed IBM Auto AI, demonstrating its capability in real-world applications such as classification and threat prediction. By addressing the need for graph-theoretical datasets, this study provides a practical tool for equipping future cybersecurity professionals with the skills necessary to confront complex cyber challenges.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの脅威が進化し続けるにつれ、複雑なサイバー環境を分析し理解するための高度なツールの必要性がますます重要になっている。 グラフ理論は、サイバーエコシステム内の関係をモデル化するための強力なフレームワークを提供する。 本稿では,NSL-KDDデータセットの豊富なバージョンの開発に焦点をあて,その実用的価値を高めるためにグラフ理論の概念を取り入れた。 強化されたデータセットは、学生や専門家がハンズオン分析に参加するためのリソースを提供し、ネットワークの振る舞いと脆弱性を特定するグラフベースの方法論を探索することを可能にする。 このデータセットの有効性を検証するために、我々はIBM Auto AIを使用し、分類や脅威予測といった現実世界のアプリケーションでその能力を実証した。 グラフ理論的なデータセットの必要性に対処することにより、この研究は、将来のサイバーセキュリティ専門家に複雑なサイバー課題に直面するために必要なスキルを身に付けるための実践的なツールを提供する。

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